基于多旋回模型预测四川盆地天然气储量增长趋势

2021-04-01李海涛陈艳茹战薇芸王晨宇张东明

天然气勘探与开发 2021年1期

余果李海涛陈艳茹战薇芸王晨宇张东明

1、中国石油西南油气田公司勘探开发研究院 2、重庆大学资源与安全学院

0 引言

四川盆地是历经多期构造运动形成的大型叠合盆地，具有“满盆含气”的特点。盆地天然气总资源量66×1012m3，居全国首位，是我国天然气勘探开发最具潜力的盆地。中石油矿权内总资源量46.2×1012m3，占四川盆地的70%。与国外成熟盆地探明率对比，四川盆地的探明率为8.7%，处于勘探早期，预示着丰富的资源潜力和良好的勘探潜力。

四川盆地的油气勘探领域众多，每个领域的突破都会带来储量明显增长，加大了天然气储量预测的难度。开展天然气储量增长趋势的预测研究，有助于天然气资源的开发和利用[1-3]。

油气资源是不可再生的一次性能源，油气勘探必然经历从兴起、盛极而衰亡的过程，这种过程也形象地被称为生命旋回。目前有关油气地质储量的生命旋回预测模型，主要有Hubbert模型、Gauss模型、Logistic模型和翁氏模型等。其中，最常用的多旋回预测模型为多旋回Hubbert模型和多旋回Gauss模型[4-5]。从四川盆地勘探历程来看，储量发现的过程具有明显的渐进性、阶段性、长期性的特点。盆地天然气年度新增探明地质储量随时间变化上呈现多峰形态，多旋回状态明显，用一个周期的单旋回模型难以预测其发展趋势。因此，通过分析四川盆地天然气储量的历史变化规律，采用多旋回模型开展天然气储量全生命周期发展趋势预测研究，从数学模型的角度论证天然气业务发展规划主要指标的科学性，对指导天然气业务中长期发展规划方案的编制具有现实意义[6-7]。

1 四川盆地天然气勘探历程

四川盆地作为中国天然气工业的摇篮，历经60余年的勘探开发，是我国首个以天然气为主的探区。共发现29套含油气层系，已发现189个油气田及含油气构造。

通过对四川盆地历年上报的探明储量序列分析，认为可以分为四个阶段。①1953—1977年，以裂缝、构造气藏为主的勘探阶段，为探明地质储量缓慢增长阶段，探明地质储量从每年20×108m3缓慢上升到80×108m3左右，年均增长为3×108m3；②1978—1994年，以石炭系为主的勘探阶段，年均探明地质储量150×108m3；③1995—2012年，以三叠系飞仙关组鲕滩气藏和须家河组碎屑岩气藏为主的勘探阶段，年均探明地质储量650×108m3；④2013年以来，进入以寒武系和震旦系气藏为主的勘探快速发展阶段，特别是高石梯—磨溪地区勘探取得重要突破后，储量进入高峰增长期，年均新增探明储量2 800×108m3，占中石油同期新增探明储量的40%，新增储量规模大、品质高、效益好，极大地改善了储量结构（图1）。

图1 四川盆地历年新增天然气探明地质储量柱状图

根据四川盆地历年新增天然气探明地质储量的分布可以看出，储量增长趋势呈现显著的周期性特征。从探明地质储量出现的高峰年分析，大致每5～6年出现一次高峰年，此时的探明储量通常是平常年的数倍。探明地质储量的快速增长主要是因为新区、新层系的突破及探明。年度探明地质储量增长高峰有12个，1959年探明的川东、川南三叠系气藏，1965年探明的川西南威远震旦系气藏，1972年探明的川西北中坝须二段气藏，1974年探明的川西北中坝雷口坡组气藏，1980年探明的卧龙河石炭系气藏，1987年探明的大池干井气田，1993年探明的川东五百梯石炭系气藏，2002年探明的罗家寨飞仙关组气藏，2006年探明的广安须六段气藏，2008年探明的合川须二段气藏，2013年探明的国内最大单体海相整装气藏——磨溪龙王庙组气藏，2015年探明的高石1井区灯四段构造—地层复合圈闭气藏。新区、新层一旦突破，探明储量增长即发生一次飞跃。目前四川盆地已形成了海陆并进、常非并重的发展格局。

2 四川盆地天然气储量预测

2.1 天然气储量影响因素

四川盆地的天然气储量变化过程受多个因素影响，主要影响因素有地质条件、勘探理论和技术、市场需求。其中地质条件是储量变化的主要影响因素[8]，勘探理论和技术是影响盆地天然气储量增长速度的关键性因素，市场需求影响了天然气勘探投入的力度，从而间接地影响了盆地储量的增长情况[9]。

影响四川盆地天然气储量变化的地质因素，主要为盆地资源潜力、资源集中程度、盆地圈闭发育类型特征等方面。海相克拉通阶段周期性拉张—隆升构造运动，在盆地及周缘形成了古裂陷、古隆起、古侵蚀面，裂陷控源、台缘控相、侵蚀面控储，对海相碳酸盐岩大中型气田形成起到关键性控制作用。大中型气田主要分布在“三古”有利区，是增储上产的重点领域。与鄂尔多斯、塔里木含油气叠合盆地对比，因海相克拉通持续时间长，故四川盆地的海相碳酸盐岩厚度大，丘滩相、礁滩相孔隙型白云岩储层在多个层系规模发育。因此，在未来一段时间内，四川盆地天然气探明储量会有极大程度的上升趋势。

勘探理论的发展完善是扩大勘探领域、实现储量增长的基础，勘探技术的进步有利于不断提高天然气采收率、扩大储量范围[10]。随着叠合盆地深层古老碳酸盐岩地质评价与地球物理、钻测井技术等勘探技术的进步，将有效支撑川中古隆起、川西深层海相等领域的战略发现，储量也将随之不断增加。

综上所述，四川盆地天然气勘探开发程度较低，勘探理论仍在不断发展完善，这些因素的共同作用，使四川盆地天然气新增储量在未来仍将处于快速增长阶段。

2.2 多旋回预测模型

多旋回预测模型由多个单旋回预测模型叠加得到，能反映多个单旋回模型的特征信息，对引起产量起伏变化重要事件的描述更为精准，求解方法更为复杂。随着地质认识过程和勘探过程的阶段性深入，以及油气地质理论的创新和油气勘探技术的进步，油气储量的发现与增长呈现多峰的特征。因此，针对具有阶段性、起伏性的储产特征，存在多个储量循环的盆地或气区，多旋回模型更为有效和适用。

综合考虑四川盆地天然气历年新增探明储量在随时间变化上呈现多峰性特征，多旋回状态明显，选用多旋回Hubbert模型和多旋回Gauss模型开展储量增长规律研究。

2.2.1 Hubbert模型

Hubbert模型是储量预测模型中的一种。曲线的变化过程是从开始的平缓增加，然后在顶点处达到一个稳定时期，最后快速下降至资源完全消耗[11]。

Hubbert模型关于年新增探明储量与时间的关系为：

式中N表示年新增探明储量，108m3/a；Nm表示年新增探明储量峰值，108m3/a；cosh表示双曲余弦函数；t表示储量提交时间，a；tm表示年新增探明储量峰值出现时间，a；b表示模型参数，无量纲，可以一定程度代表峰的高度与宽度的比例[12]。

如果在模型曲线变化过程中，发生新区、新层突破，以及预测理论创新或技术进步，就有可能在该变化过程内再次出现由增长阶段到平隐阶段再到下滑阶段的周期。若大中型气田发现及技术进步次数较多，就可能出现多次周期变化，即多峰现象[13]。

多旋回Hubbert模型可表示为：

式中k表示总旋回数；i表示旋回个数。

用多旋回Hubbert模型预测天然气储量未来变化规律，应根据已出现的储量峰值来确定Hubbert旋回的个数和时间[14]，需掌握预测区的地质资源情况等资料，然后通过这些条件求解确定预测模型中每个旋回参数，最后将预测得到的Hubbert旋回曲线叠加，得到新的预测曲线。

2.2.2 Gauss模型

Gauss模型也是油气储量预测的重要方法之一，其原理与Hubbert模型相同，也是基于生命旋回得到生长曲线[15]。Gauss模型关于年新增探明储量与时间的关系为：

式中S表示峰的标准差参数，无量纲。

多旋回Gauss模型可表示为：

Gauss模型的曲线形态与Hubbert曲线近似，均为对称形态的模型，但Gauss模型到达峰值的时间相对较晚，曲线更趋于平缓[16]。该模型更适合用于储量预测变化相对平缓的盆地。

2.3 多旋回预测模型改进

如式（2）、（4）所示，传统的预测模型得到所有单峰参数后，将每个预测单峰在整个时域内数值累加，这在多旋回预测中具有较大的局限性。四川盆地天然气储量增长较快，各峰的变化较为独立，不适宜用传统方法直接预测。

因此，预测方法从时间上的累加改进为空间上的拼接，即不再依照传统方法，将所有多旋回峰累加，而是将每个独立的储量峰值单独计算。例如第一个峰的时间跨度1957—1960年，它的计算式不会影响第二个峰1964—1966年的计算结果，具体步骤如下。

步骤一：使用单旋回模型分别预测每个峰的变化，模型时域长度仅为该峰的时间跨度，而不是整个时间域。

步骤二：预测多旋回峰参数，针对左右峰不对称的现象，单峰预测时左右峰应分别预测，分别求出峰值时间（tm）、峰值（Nm）、模型参数（b）及标准差参数（s）。Nm、tm是Hubbert模型及Gauss模型的共用参数。

步骤三：取每个时间段内的多旋回预测数值为新的预测结果，无需累加，进行模型的有效性检验。

使用按上述步骤改进后的多旋回Hubbert及Gauss模型，预测已知时间段内的储量增长趋势，对比结果并选取与原始数据较为吻合的预测模型。

2.3.1 模型参数预测

天然气储量预测，不能仅仅从历史数据变化规律出发，还要综合考虑储量影响因素，为将来的预测参数提供研究条件[17-18]。

四川盆地天然气历史储量增长曲线历经12个波峰（图2），即多旋回数为12。由于第12次单旋回变化尚未结束，因此确定储量变化曲线的多旋回数为11（表1）。

图2 四川盆地年均新增探明储量峰值统计图

表1 四川盆地储量多旋回参数统计表

Hubbert模型及Gauss模型各有3个多旋回变量参数（图3），对各参数进行预测。通过灰色预测GM(1,2)方法，以其余两个参数的数值作为原始数据，分别预测每个模型中第三个参数的变化规律，再将新预测得到的参数值作为原始数据，进行下一轮的预测[19]。为避免预测过程中原始数据过长对预测结果产生影响，采用新陈代谢式的方法，每得到一组新的参数值，将最前端的一组数据从预测原始数据中去除，再将新预测得到的参数值作为新的预测原始数据，并进行新一轮的预测。

图3 多旋回参数预测过程图

GM(1,2)理论为GM(1,n)预测模型的衍变方法，GM(1,n)模型表示对n个变量x1、x2…，xn用一阶微分方程建立的灰色模型[20]。假设

按照上述计算原理，运用GM(1,2)灰色预测方法预测多旋回参数的变化趋势。以峰值时间为横坐标，Nm、b及s为纵坐标，得到Hubbert模型及Gauss模型的多旋回参数预测结果图（图4、5）。

图4 Hubbert模型参数预测结果图

图5 Gauss模型参数预测结果图

可以看出，tm～Nm的变化规律符合原始曲线的波动特征，两种模型Nm的预测结果较为接近，s的相对波动较大，b在2004年后趋于稳定波动。

2.3.2 天然气储量预测结果

应用GM(1,2)灰色预测方法预测多旋回参数变化趋势，采用多旋回Hubbert模型预测得到储量变化规律。预测结果与原始数据曲线吻合度较高，预测年探明储量结果呈现正弦式变化，2030年后探明储量急剧增长，并于2043年达到全生命周期最高储量峰值5 857×108m3，之后探明储量开始急剧减小，至2061年减小速度放缓（图6）。

图6 Hubbert模型储量预测结果图

通过多旋回Gauss模型预测得到储量变化规律曲线，该曲线在全生命周期内存在明显的峰值振动变化，与Hubbert模型相似。与原始数据曲线吻合度较高，探明储量数值也呈现正弦式变化，2028年后探明储量急剧增长，并于2043年达到全生命周期最高储量峰值5 752×108m3，之后探明储量开始急剧减小，至2061年减小速度放缓（图7）。

图7 Gauss模型储量预测结果图

从多旋回Hubbert模型和Gauss模型的年探明储量及累计探明储量预测结果发现，峰值出现时间及峰值时累计探明储量数值接近，两条年探明储量增长曲线形状接近（图8）。Hubbert模型在2130年生命周期末的累计探明量及探明程度高于Gauss模型，Hubbert及Gauss模型所得预测历史年均探明储量数据与实际年均探明储量数据自相关系数分别为0.954及0.912，因此，选择Hubbert多旋回模型的预测数据作为储量预测结果（表2）。

图8 四川盆地天然气新增探明储量综合预测结果图

2.3.3 合理性分析

将预测曲线与实际年均探明储量曲线进行对比后发现，在历史阶段探明储量的预测曲线变化规律与原始曲线吻合。因此，应用GM（1,2）灰色方法预测多旋回参数变化趋势，从而预测储量变化规律，该方法可以应用于四川盆地天然气储量趋势预测研究。

四川盆地在天然气勘探开发程度低、勘探理论进步等因素的共同作用下，天然气储量会在较长时间快速增长。预测结果表明，至2043年，天然气探明储量会达到全生命周期的峰值点，探明率将达到63.4%。这一阶段，气区处于勘探中期，也是大气田的主要发现时间。当探明率持续提高，探明率大于65%时，气区进入勘探成熟期，以发现小气田为主，探明速度将明显低于勘探初中期，年均天然气探明储量将呈现下降，下降趋势仍会呈现多旋回状态，与盆地天然气勘探初期的多旋回变化趋势相似。因此，采用GM(1,2)灰色方法和多旋回峰值模型预测盆地天然气储量变化趋势是合理的，符合世界含油气盆地储量增长的普遍规律。